因为之前的两篇博文前瞻-全时优化和LLVM-1和前瞻-全时优化和LLVM-2都是基于Chris Lattner 2004年发表在CGO的文章写的。所以需要介绍一下LLVM从2004到2010这六年的变化，LLVM的开发社区很活跃。
从2004年三月到2010年4月，LLVM共发布了1.2-1.9，2.0-2.7，16个版本，至少每年发布两个版本。详细的历史发布版本和release都能从这里找到。
四 302010
四 142010
概览SPEC
Standard Performance Evaluation Corporation:标准性能测试协会，一个致力于发布管理计算机性能标准化测试的组织.建立于1988年，会员包括Apple，Dell，IBM，Intel，Microsoft和Sun。Spec的测试例子被光感应用于计算机系统的性能测试中。
SPEC的测试例子是为了测试实际生活中的场景，如SPEC web2005通过并发HTTP请求测试web服务器的性能.SPEC CPU通过多个例子的运行时间长短衡量CPU的性能。SPEC的测试例子都采用平台无关代码编写，以便能使用各种编译器和平台来测试。现在的工业界更是针对SPEC中的测试例子做优化来证明编译器，CPU，web服务器等等的性能提升。
SPEC发布了以下性能测试集：
- SPEC CPU2006/2000用来测试CPU，存储和编译器的性能
- SPEC jms 2007,用于测试JAVA消息服务的性能
- SPEC web 2005 用于测试PHP或者JSP的性能
- SPEC Viewperf，用于测试OpenGL 3D图形系统的性能
- SPEC apc，用于测试给定系统中多个3D交互应用的性能
- SPEC OMP2001 使用OpenMP测试并行系统的性能
- SPEC MPI2007 使用MPI测试并行系统的性能
- SPEC JVM 2008,测试Java Runtime Environment(JAVA运行时环境，JRE)在不同客户和服务器系统上的JAVA性能
- SPEC jAppServer2004, 测试JAVA 2 Enterprise Edition应用服务器的性能
- SPEC jbb2005，同样测试JAVA系统的性能，但测试的是a three-tier client/server system (with emphasis on the middle tier)
- SPEC Mail2001，测试邮件服务器的 Continue reading »
一 102010
今天听了一个博士师兄的论文答辩，试图提高分布式存储并行和共享存储并行中，循环中并行粒度。
分布式存储下的并行，可以简单的理解为片间的并行，集群，很多CPU的计算机中的并行都属于这一类，这类并行强调的是消息传递，因为每个计算单元都有自己的存储空间，且这些存储是相互独立的，靠消息传递的方式来维护存储一致性，这类程序通常使用MPI工具做并行程序开发。这种并行一般是进程之间的并行，每个进程都有独立的资源管理和消息收发，地址空间相互独立。
共享存储下的并行则不同，采用线程间的并行策略，即并行任务之间采用共享存储空间的形式，存储和资源都是共享的。这类并行多存在于现在流行的多核和众核系统中。主要面临的问题是一致性，缓存一致性是最主要的，因为多核系统通常是每个单核有一级cache，而多个核之间又共享二级或者三级cache，据说CPU上30%多的功耗都用在了维持一致性上。片上面积也一半多用来做了cache。OPENMP就是为共享存储而生的编程工具。 Continue reading »
十二 282009
不知不觉，一个多月的时间，Fred Chow的讲义就被翻译完了。感谢那些奉献代码的人，在编译器优化上所做的努力和探索永没有止境。
感谢忍住我蹩脚的英语和汉语，看了这些翻译的朋友们。在这个翻译的过程中，深深感到自己的水平很不足，很多翻译别说雅和达，连信这个简单的要求都很难达到。争取将这些资料进一步的完善，能够给更多的人一个可靠的参考。希望大家多提意见和建议.
单就我个人，还是在翻译的过程中，学到了很多，原先都是单纯的看ppt，但是发现那样的话，印象不顾深刻，所以就决定一点点的翻译。自这个博客创建以来，一直希望能将这里搞成编译爱好者们喜欢的网站，呵呵我将继续努力。
Fred Chow是Open64的几个元老级人物之一，高屋建瓴，统观全局的讲述，让我在翻译的过程中很是佩服，只有在这样的积累下，才能讲出这么详实概括的课程。 Continue reading »
十二 252009
OpenMp和自动并行化
此文是Fred Chow在德拉华大学所讲open64课程讲义的翻译，转载请注明出处 http://www.lingcc.com
Fred Chow 原版讲义见最后一页
- 并行化
两种在open64中获得粗粒度并行化的方法：OpenMP和自动并行化。前者使用选项-mp来指导并行化，在Fortran，C和C++中支持OpenMP2.5。后者需要选项-apo打开，功能是在LNO阶段检测并行的循环并插入指导。在同一个编译中，可以两个同时使用。
- 对粗粒度并行化的支持
并行化的代码给出它自己函数的轮廓(?),轮廓函数嵌入到原始过程中，原始过程中的本地变量采用静态链的方式访问，指向轮廓函数的指针被传到libopenmp中的同步机制中用来做定型执行的调度。其中会有一段并行的代码保存下来以备串行执行之用
- 并行运行时执行
通过大量产生线程来达到执行并行代码区域的效果,默认情况下的线程数是CPU的个数,libopenmp(PathScale专利)包含:线程控制和同步机制和OpenMP intrinsic相关机制.运行时的动作通过环境变量控制,如指定线程和处理器之间的亲和性 Continue reading »
十二 232009
支持反馈指导优化(Feedback-directed Optimizations)
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Fred Chow 原版讲义见最后一页
- 反馈编译
使用目标机器可执行代码来收集程序运行信息并反馈给编译器(FDO),实现步骤：首先，使用选项-fb_create fb_file来插桩编译程序；然后运行“training run“，非常慢；最后再使用选项-fb_opt fb_file来编译程序。另外要求除fb之外的其他选项都是一样的。
- 插桩
插桩在编译阶段的WHIRL级中进行。数据手机工作可以在反馈编译的同一个点进行，可以收集到精确的程序代码反馈数据，且精确性不受编译选项影响(只要这些选项在两次编译时时相同的),这些插桩的代码是对运行时库libinstr.{so,a}的调用。并且支持多种类型的反馈数据—BB热度，边热度，值轮廓(?profiles)
- 插桩和编译阶段
可以在编译过程不同的阶段插桩(和收集数据)使用的是选项(-fb_phase):0-在VHO前，1–在LNO前，2–在WOPT前，3–CG前。仅稍后一点的阶段才能使用收集到的信息。另外当代码转换的时候，收集的数据也需要更新–提供了一些完成该功能的函数，并有一些参测的功能。默认的插桩阶段时-fb_phase 0.PathScale并未对其他的-fb_phase做测试
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十二 212009
循环嵌套优化(LNO)
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Fred Chow 原版讲义见最后一页
- 循环嵌套优化
循环嵌套优化(LNO)概述
该优化主要在嵌套循环上做转换。该部分工作的范围时每个顶层循环内的嵌套，优化分析过程中并不构建控制流图，而是通过数据依赖分析驱动。使用标量优化阶段(WOPT)提供的别名和使用-定义信息，并通过代码生成器将数据依赖信息附注在每个use上(仅在最内层循环),这部分优化需要对硬件资源建模。
- 依赖测试
依赖的定义：给定两个引用R1和R2，若它们都访问同一块内存且从R1到R2有路径存在，则称R2依赖于R1，依赖分为：真依赖，反向依赖(anti dependence)和输出依赖三种。另外还要说明访问数组和向量(vector)的区别，访问数组当每个数组的下表时循环归纳变量时,访问向量时所有的向量下标都访问数组。依赖测试(输入是访问数组时),参考论文<高效精准的数据依赖分析>(Efficient and Exact Data Dependence Analysis),Dror Maydan,et al.., PLDI’91. 依赖测试的输出是依赖向量，每一维表示一个循环嵌套的层。
- LNO实施的三类优化
数据缓存转换(?),协助其他优化的转换，向量化和并行化 Continue reading »
十二 162009
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Fred Chow 原版讲义见最后一页
代码生成
- 目标机信息表(targ_info)
该机制来自Cydrome，并进行了增强。将目标机指令集，ABI和调度信息参数化。通过表生成机制来编译和链接，生成的表是用于CG阶段的C++文件(?).这种机制能将优化算法和体系结构细节分开，而且再移植到新结构上时能最小化编译器的改动，因为机器相关的内容存放在机器相关的文件夹内。支持ISA子集。不同处理器的调度信息实现编译成独立的.so文件，并使用编译选项控制dlopen()使用哪个.so文件
- 代码生成中间表示(CGIR)
这种中间表示的每个操作(op)对应一条机器指令，通过targ_info来格式化指令。在一个目标机op中操作数和结果都存放在TN中(或者寄存器符号中).TN有符号、直接量和寄存器三种类型。TN的类型都是依据指令格式制定的。每个操作都使用两个操作数，并写出一个结果(和RISC相似),某些特殊的指令也能写两个结果(如 mul) Continue reading »
十二 142009
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Fred Chow 原版讲义见最后一页
Open64课程–过程间分析优化
- IPA的角色
唯一在程序间的优化操作。分析：收集整个程序的信息； 优化：在程序过程之间进行优化。IPA的整个优化效果取决于它之后的优化；IPA也为之后的优化阶段提供了跨文件的信息。
- IPA的流图
十二 132009
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Fred Chow 原版讲义见最后一页
全局标量优化II-Main-OPT
- 三种和依赖有关的优化策略(Re-cap?)
- 删除无用计算—死存储删除
- 删除冗余计算—通用子表达式、循环无关代码移动、部分冗余删除
- 计算排序—循环转换、指令调度
- 本节将会讨论前两种
- 部分冗余删除
- 什么是部分冗余—执行某些路径时的冗余计算
- 方法：在非冗余路径上插入的计算导致的完全的冗余(相对于部分冗余)
- 这样，完全的冗余就会被删除
- 部分冗余删除比循环无关代码外提要好
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